基于多尺度小波LSSVR的污水处理过程软测量

• 作者: 吴瑞红 朱晓霞 王鲜芳 郑延斌
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 化学
• 关键词: 小波 最小二乘支持向量机 多尺度学习 污水处理
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 页码范围: 797-800
• 页数: 4页
• 分类号: TQ015.9|TP391.9|O6-39
• 字数: 3749字
• 语种: 中文

摘要

针对污水处理中某些生物参数难以在线测量的情况,本文提出了一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机软测量建模方法.首先,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,进而设计出多尺度小波最小二乘支持向量回归机(MW-LSSVR).然后利用该支持向量机和出水水质参数特性建立混合软测量模型,实现对出水BOD浓度、COD浓度在线预测.通过在实际污水处理过程的应用,结果表明本建模方法具有较高的预测精度和较快的模型学习速度,能对BOD的做出准确的预测,一定程度上可以替代某些昂贵的在线测量仪表,给污水处理厂工作人员提供了控制操作依据,具有一定的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑延斌	河南师范大学计算机与信息技术学院	64	460	11.0	18.0
3	王鲜芳	河南师范大学计算机与信息技术学院	35	104	6.0	8.0
5	朱晓霞	河北科技大学理学院	12	40	4.0	6.0
6	吴瑞红	河南师范大学计算机与信息技术学院	5	46	3.0	5.0